1. INTRODUCCIÓN Y ALCANCE

En el desarrollo de las proteínas terapéuticas, es esencial que se conozcan exhaustivamente los atributos de calidad del producto (PQA, por sus siglas en inglés) de una molécula y los efectos de estos atributos en las diversas relaciones que existen entre estructura y función y la estabilidad a largo plazo para garantizar la seguridad y la eficacia del producto. Con frecuencia, la mayoría de los PQA se caracterizan mediante diversos pruebas cromatográficas y electroforéticas. Estas pruebas incluyen la electroforesis capilar con dodecil sulfato de sodio (CE-SDS, por sus siglas en inglés) y la cromatografía de exclusión por tamaño (SEC, por sus siglas en inglés) para el análisis de la pureza y de las variantes de tamaño, el isoelectroenfoque capilar (cIEF, por sus siglas en inglés), el isoelectroenfoque capilar con imágenes (icIEF, por sus siglas en inglés) o la cromatografía de intercambio iónico (IEX, por sus siglas en inglés) para el análisis de las variantes de carga, y la cromatografía de líquidos de interacción hidrofílica (HILIC, por sus siglas en inglés) para el análisis de glicanos. Sin embargo, a menudo estas pruebas convencionales proporcionan una medida indirecta de los PQA pertinentes desde el punto de vista biológico, y la ejecución de múltiples métodos para la liberación de la partida, el análisis de la estabilidad y el respaldo para el desarrollo de la formulación y del proceso consume una gran cantidad de recursos y tiempo. El mapeo de péptidos por cromatografía de líquidos-espectrometría de masas (LC-MS, por sus siglas en inglés) se ha utilizado durante mucho tiempo como una herramienta de caracterización avanzada para dilucidar la estructura primaria de las proteínas terapéuticas y sus PQA. Sin embargo, en general no se ha establecido como una prueba de monitoreo de los PQA con la capacidad de suplementar o reemplazar las pruebas electroforéticas y cromatográficas convencionales. El método de atributos múltiples (MAM, por sus siglas en inglés), que fue lanzado en 2015, se basa en el método de mapeo de péptidos por LC-MS y en los principios de análisis de datos automatizado. Con este método, se logra la detección, la identificación, la cuantificación y el control de calidad (monitoreo) de muchos PQA en sitios específicos simultáneamente con un solo método. Con sus capacidades de multiplexación y de monitoreo para sitios específicos, un solo análisis con el MAM logra una cuantificación directa de cada atributo individual; de este modo, también se reducen los tiempos y los recursos al reemplazar el uso de múltiples pruebas convencionales cromatográficas y electroforéticas. El enfoque del MAM puede brindar una mejor información de los atributos durante la etapa de desarrollo del producto y del proceso. Este método se ha convertido en una prueba de liberación que puede ser usada en conjunto de los métodos de liberación convencionales o en lugar de ellos en el área de control de calidad. En recientes expectativas reglamentarias, se ha cambiado el enfoque hacia uno dirigido principalmente al de la calidad por diseño (QbD, por sus siglas en inglés) para el establecimiento de especificaciones y presentación de solicitudes, lo cual requiere que haya un conocimiento exhaustivo de los atributos de calidad críticos (CQA, por sus siglas en inglés) de los productos y un diseño integral de las estrategias de control en torno a los CQA. Un CQA es una propiedad o característica física, química, biológica o microbiológica que debe encontrarse dentro de un límite, intervalo o distribución apropiados para garantizar la calidad deseada del producto (guía Q8(R2) del Consejo Internacional de Armonización [ICH, por sus siglas en inglés]). En el paradigma de la QbD, sería ideal contar con un método analítico basado en LC-MS que pueda monitorear los CQA a nivel de aminoácidos durante las pruebas de estabilidad y de liberación de conformidad con las buenas prácticas de fabricación vigentes (BPFv). Asimismo, los enfoques del MAM, incluidos los análisis con el MAM de las proteínas intactas y las subunidades, podrían utilizarse como herramientas de monitoreo en línea durante la fabricación comercial y clínica. Asimismo, pueden servir como herramientas de tecnología analítica de procesos (PAT, por sus siglas en inglés).